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基于盲源分离理论的电能质量闪变的仿真研究

宫明庆 GONG Ming-qing

(大庆油田电力集团供电公司星火一次变电所,大庆 163000)

(Spark Primary Substation,Power Supply Company of Daqing Oilfield Power Group,Daqing 163000,China)

摘要: 本文研究了利用单只电压互感器输出的信号序列构造延迟矩阵,以代替多个传感器输出信号阵列,满足盲源分离的要求并进行了盲源分离,对闪变的时域和频域进行分析,验证盲源分离理论的准确性和优越性,实现了从含有多个频率分量的闪变信号中分离出闪变包络及各谐波、间谐波频率分量的波形。

Abstract: This paper studies the delay matrix structured by the single voltage transformer output signal sequence, in order to replace the plurality sensor to output signal array, meet the requirements of blind source separation and carry out the blind source separation. This paper analyzes the time and frequency domain of the flicker, verifies the accuracy and superiority of blind source separation theory, dissociates the waveforms of the frequency component of each harmonics and inter-harmonics of the flicker envelope from the flicker signals that containing many frequency component.

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关键词 : 电压闪变;电压波动;盲源分离

Key words: voltage flicker;voltage fluctuation;blind source separatio

中图分类号:TM935.24文献标识码:A文章编号:1006-4311(2015)25-0108-03

作者简介:宫明庆(1970-),男,吉林绥滨人,助理工程师,研究方向为发电及供配电。

0 引言

电能是目前人类社会最广泛利用的能源,随着科学技术和国民经济的发展,对电能质量有了更高的要求[1]。但随着科学技术的不断进步,特别是电力电子技术的发展,通常接入非线性负载等多种频率转换器设备,由它们引起的电能质量问题变得越来越严重。闪变、 谐波、间谐波是电能质量的重要指标。因此为了分析电能质量,有必要测量谐波、电压闪变的精度。

1 构造矩阵时滞动态系统

假设一个动态的系统,只能得到一个反映了它特点的时间序列,如果要尽可能多地在这一系列数据中揭示潜在的信息,有必要使用下面描述的方法。被测信号应该是几个自由度,Takens 理论认为:选择适当的延迟时间和较大的嵌入维数m,然后重建空间具有和原始的动态系统相同的性质,重建空间轨迹也反映了系统状态随时间变化的规律。

假设在这一时刻,观察数据延迟矢量是:

在公式中,d是自由度的个数。

Takens 指出有必要在欧几里得空间构建嵌入式的矩阵,嵌入维数m超过自由度个数d,但在实际应用中,取m?叟2d。

因此,延迟矩阵由如下所示的一系列的延迟矢量所构造:

在公式中,fs作为采样频率,fL作为最低的频率信号。本文使延迟向量的长度足够长,从而能够在信号中获得全部信息。

2 基于最小交互信息准则的快速ICA盲源分离算法

交互信息是测量一组随机变量,其中包括集合中其他随机变量的信息。通过使用信息的熵值可以定义交互信息I和xi,i=1,…,n之间的关系为:

在这个公式中,yi是y的输出信息中的i元素,H作为W矩阵行列式的分离信息熵。如果采用(7)类型作为成本函数分离信号,计算过程是大量的而且不容易收敛的。芬兰的许韦里宁ICA算法(快速ICA算法)提出了快速定点算法,是一种快速、稳定的离线算法,克服了以上的算法困难。它将n个独立元素的信号源的分析转化为n个最合适的问题,把复合信号一个一个的分离开。

在运行该运算之前,先了解一下平均和预白化。平均是说,平均向量m=E(X)从观测信号中去除X信号,使得X成为零平均向量。白化是将平均值X线性变化,即计算协方差矩阵X的d1,d2,…,dn值。一个对角阵矩阵的特征值是:

3 基于盲源分离的闪变信号频率分析

以正弦波信号为原始信号,假设采样频率为4000,采样点为4096。原始信号和噪音的FFT变换的时域和频谱如下所示。这里采用标准化的振幅,根据国际电子技术委员会的规定,调节闪变频率和振幅,瞬时闪变在这里设置的值为1,波动值振幅闪变为,设置频率为50 Hz。

波形图分析:图1的原始信号的频谱波形,信号振幅的频率是40Hz,附近还有4055Hz的显著突起,图3中的噪声信号的频谱增加了200Hz的明显突起,振幅近800Hz。根据频谱特点和提供的数据把噪声信号分开。

电压信号的失真包含基波,谐波、间谐波也可以视为基波,谐波、间谐波线性混合,在复合延迟矢量获得延迟矢量,构建包含足够的潜在信息的延时矩阵,输出信号代替了多传感器阵列,满足了盲源分离的要求,和对盲源分离的两个二阶盲辨识算法的同时对角化,基波,谐波、间谐波信号从混合的信号分离,可以通过计算来获得频率值。

4 结论

通过仿真,验证了交互信息最小化快速ICA算法和两个二阶盲辨识算法的同时对角化,结果表明分离效果很好,没有混叠和渗漏,该组件的信号幅值和频率波动或极低几乎分离,是对闪变,谐波,间谐波频率分析的有效方法。

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